機器學習定義
機器學習（Machine Learning）本質上就是讓計算機自己在資料中學習規律，並根據所得到的規律對未來資料進行預測。
機器學習包括如聚類、分類、決策樹、貝葉斯、神經網路、深度學習（Deep Learning）等演算法。
機器學習的基本思路是
模仿人類學習行為的過程
，如我們在現實中的新問題一般是透過經驗歸納，總結規律，從而預測未來的過程。機器學習的基本過程如下：
機器學習基本過程
機器學習發展歷程
從機器學習發展的過程上來說，其發展的時間軸如下所示：
機器學習發展歷程
從上世紀50年代的圖靈測試提出、塞繆爾開發的西洋跳棋程式，標誌著機器學習正式進入發展期。
60年代中到70年代末的發展幾乎停滯。
80年代使用神經網路反向傳播（BP）演算法訓練的多引數線性規劃（MLP）理念的提出將機器學習帶入復興時期。
90年代提出的“決策樹”（ID3演算法），再到後來的支援向量機（SVM）演算法，將機器學習從知識驅動轉變為資料驅動的思路。
21世紀初Hinton提出深度學習（Deep Learning），使得機器學習研究又從低迷進入蓬勃發展期。
從2012年開始，隨著算力提升和海量訓練樣本的支援，深度學習（Deep Learning）成為機器學習研究熱點，並帶動了產業界的廣泛應用。
機器學習分類
機器學習經過幾十年的發展，衍生出了很多種分類方法，這裡按學習模式的不同，可分為
監督學習
、
半監督學習
、
無監督學習
和
強化學習
。
監督學習
監督學習（Supervised Learning）是從有標籤的訓練資料中學習模型，然後對某個給定的新資料利用模型預測它的標籤。如果分類標籤精確度越高，則學習模型準確度越高，預測結果越精確。
監督學習主要用於
迴歸
和
分類。
常見的監督學習的迴歸演算法有線性迴歸、迴歸樹、K鄰近、Adaboost、神經網路等。
常見的監督學習的分類演算法有樸素貝葉斯、決策樹、SVM、邏輯迴歸、K鄰近、Adaboost、神經網路等。
半監督學習
半監督學習（Semi-Supervised Learning）是利用少量標註資料和大量無標註資料進行學習的模式。
半監督學習側重於在有監督的分類演算法中加入無標記樣本來實現
半監督分類
。
常見的半監督學習演算法有Pseudo-Label、Π-Model、Temporal Ensembling、Mean Teacher、VAT、UDA、MixMatch、ReMixMatch、FixMatch等。
無監督學習
無監督學習（Unsupervised Learning）是從未標註資料中尋找隱含結構的過程。
無監督學習主要用於
關聯分析、聚類和降維
。
常見的無監督學習演算法有稀疏自編碼（Sparse Auto-Encoder）、主成分分析（Principal Component Analysis， PCA）、K-Means演算法（K均值演算法）、DBSCAN演算法（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）、最大期望演算法（Expectation-Maximization algorithm， EM）等。
強化學習
強化學習（Reinforcement Learning）類似於監督學習，但未使用樣本資料進行訓練，是是透過不斷試錯進行學習的模式。
在強化學習中，有兩個可以進行互動的物件：
智慧體（Agnet）
和
環境（Environment）
，還有四個核心要素：
策略（Policy）
、
回報函式
（收益訊號，Reward Function）、
價值函式
（Value Function）和
環境模型（
Environment Model），其中環境模型是可選的。
強化學習常用於機器人避障、棋牌類遊戲、廣告和推薦等應用場景中。
為了便於讀者理解，用灰色圓點代表沒有標籤的資料，其他顏色的圓點代表不同的類別有標籤資料。監督學習、半監督學習、無監督學習、強化學習的示意圖如下所示：
機器學習應用之道
機器學習是將現實中的問題抽象為數學模型，利用歷史資料對資料模型進行訓練，然後基於資料模型對新資料進行求解，並將結果再轉為現實問題的答案的過程。機器學習一般的應用實現步驟如下：
將現實問題抽象為數學問題；
資料準備；
選擇或建立模型；
模型訓練及評估；
預測結果；
這裡我們以Kaggle上的一個競賽Cats vs。 Dogs（貓狗大戰）為例來進行簡單介紹，感興趣的可親自實驗。
現實問題抽象為數學問題
現實問題：給定一張圖片，讓計算機判斷是貓還是狗？
數學問題：二分類問題，1表示分類結果是狗，0表示分類結果是貓。
2.資料準備
資料下載地址：
https：//www。kaggle。com/c/dogs-vs-cats。下載 kaggle 貓狗資料集解壓後分為 3 個檔案 train。zip、 test。zip 和 sample_submission。csv。
train 訓練集包含了 25000 張貓狗的圖片，貓狗各一半，每張圖片包含圖片本身和圖片名。命名規則根據 “type。num。jpg” 方式命名。
訓練集示例
test 測試集包含了 12500 張貓狗的圖片，沒有標定是貓還是狗，每張圖片命名規則根據“num。jpg”命名。
測試集示例
sample_submission。csv 需要將最終測試集的測試結果寫入。csv 檔案中。
sample_submission示例
我們將資料分成3個部分：訓練集（60%）、驗證集（20%）、測試集（20%），用於後面的驗證和評估工作。
3.選擇模型
機器學習有很多模型，需要選擇哪種模型，需要根據資料型別，樣本數量，問題本身綜合考慮
。
如本問題主要是處理影象資料，可以考慮使用卷積神經網路（Convolutional Neural Network， CNN）模型來實現二分類，因為選擇CNN的優點之一在於避免了對影象前期預處理過程（提取特徵等）。貓狗識別的卷積神經網路結構如下面所示：00：06
最下層是網路的輸入層（Input Layer），用於讀入影象作為網路的資料輸入；最上層是網路的輸出層（Output Layer），其作用是預測並輸出讀入影象的類別，由於只需要區分貓和狗，因此輸出層只有2個神經計算單元；位於輸入和輸出層之間的，都稱之為隱含層（Hidden Layer），也叫卷積層（Convolutional Layer），這裡設定3個隱含層。
4.模型訓練及評估
我們預先設定損失函式Loss計算得到的損失值，透過準確率Accuracy來評估訓練模型。損失函式LogLoss作為模型評價指標：
準確率（accuracy）來衡量演算法預測結果的準確程度：
TP（True Positive）是將正類預測為正類的結果數目。
FP（False Positive）是將負類預測為正類的結果數目。
TN（True Negative）是將負類預測為負類的結果數目。
FN（False Negative）是將正類預測為負類的結果數目。
訓練過中的 loss 和 accuracy
5.預測結果
訓練好的模型，我們載入一張圖片，進行識別，看看識別效果：
機器學習趨勢分析
機器學習正真開始研究和發展應該從80年代開始，我們藉助AMiner平臺，將近些年機器學習論文進行統計分析所生成的發展趨勢圖如下所示：
可以看出，深度神經網路（Deep Neural Network）、強化學習（Reinforcement Learning）、卷積神經網路（Convolutional Neural Network）、迴圈神經網路（Recurrent Neural Network）、生成模型（Generative Model）、影象分類（Image Classification）、支援向量機（Support Vector Machine）、遷移學習（Transfer Learning）、主動學習（Active Learning）、特徵提取（Feature Extraction）是機器學習的熱點研究。
以深度神經網路、強化學習為代表的深度學習相關的技術研究熱度上升很快，近幾年任是研究熱點。
最後，引用韓愈《進學解》中的一句話：“業精於勤，荒於嬉；行成於思，毀於隨。”。
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